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  - 统计机器学习方法-首页
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<!-- 业务简介 -->
<uni-card title="业务简介">
  <!-- 文字 -->
  <view><text>
  　　准备收录几个药学化学领域最常用的几个常规的统计方法及机器学习方法。\n
  　　已经做好了的可以直接进入；没做好的会放上主要依赖库的链接，作为功能前瞻。\n
  　　后期会根据实验需要逐渐扩展实现，如有谁已经做了一些功能且愿意分享出来的，欢迎联系我！\n
  　　PS：朴素贝叶斯、随机森林、K-聚类、K-近邻、逻辑回归这些方法，感觉在药学化学领域不咋用了，就不收录了。
  </text></view>
</uni-card>

<!-- 功能一览 -->
<uni-card title="功能一览">
  <!-- 通告栏 -->
  <uni-notice-bar text=
    "已完成，可直接进入：airPLS、GSD、STFT。
    未完成，提供代码依赖库链接：PLS、PCA、SVM。"
  />

  <!-- 二级标题：迭代自适应加权惩罚最小二乘 -->
  <uni-section
    title="迭代自适应加权惩罚最小二乘 airPLS"
    type="circle"
    padding="0 1em"
  >
    <!-- 文字内容 -->
    <view><text>
      迭代自适应加权惩罚最小二乘（Adaptive Iterative Reweighted Penalized Least Squares, airPLS）。\n
      发展自惩罚最小二乘法（Penalized Least Squares, PLS），优化了迭代过程、自适应加权、惩罚项（正则化），是对波谱谱图进行基线拟合、扣除基线的有效方法。
    </text></view>
    <!-- 页内导航 -->
    <view class="center"><button
      @click="goToPage('../machine_learning/airpls')"
      size="mini" type="primary"
    >
      迭代自适应加权惩罚最小二乘 airPLS
    </button></view>
  </uni-section>

  <!-- 二级标题：全波谱去卷积 -->
  <uni-section
    title="全波谱去卷积 GSD"
    type="circle"
    padding="0 1em"
  >
    <!-- 文字内容 -->
    <view><text>
      全波谱去卷积（Global Spectra Deconvolution, GSD）。\n
      传统的统计学方法，发展自波谱去卷积算法（Spectral Deconvolution, SD），是对整个波谱谱图进行标峰、峰型确认、谱图平滑等操作的常规方法。
    </text></view>
    <!-- 页内导航 -->
    <view class="center"><button
      @click="goToPage('../machine_learning/gsd')"
      size="mini" type="primary"
    >
      全波谱去卷积 GSD
    </button></view>
  </uni-section>

  <!-- 二级标题：PLS -->
  <uni-section
    title="偏最小二乘 PLS"
    type="circle"
    padding="0 1em"
  >
    <!-- 文字内容 -->
    <view><text>
      偏最小二乘（Partial Least Squares, PLS）。\n
      监督学习的回归方法，旨在最小化预测误差的同时，保持数据集的内在结构不变。\n
      【惩罚最小二乘居然也简称PLS，我很生气】\n
      库链接：
    </text></view>
    <!-- 链接 -->
    <uni-link
      text="https://www.npmjs.com/package/ml-pls"
      href="https://www.npmjs.com/package/ml-pls"
      class="center" color="blue"
    />
  </uni-section>

  <!-- 二级标题：PCA -->
  <uni-section
    title="主成分分析 PCA"
    type="circle"
    padding="0 1em"
  >
    <!-- 文字内容 -->
    <view><text>
      主成分分析（Principal component analysis, PCA）。\n
      无监督学习的数据降维方法。\n
      库链接：
    </text></view>
    <!-- 链接 -->
    <uni-link
      text="https://www.npmjs.com/package/ml-pca"
      href="https://www.npmjs.com/package/ml-pca"
      class="center" color="blue"
    />
  </uni-section>

  <!-- 二级标题：SVM -->
  <uni-section
    title="支持向量机 SVM"
    type="circle"
    padding="0 1em"
  >
    <!-- 文字内容 -->
    <view><text>
      支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。\n
      监督学习的分类方法，对已有数据集进行分离后，用分类边界的“支持向量”实现短平快的预测分类。\n
      库链接：
    </text></view>
    <!-- 链接 -->
    <uni-link
      text="https://www.npmjs.com/package/ml-svm"
      href="https://www.npmjs.com/package/ml-svm"
      class="center" color="blue"
    />
  </uni-section>

</uni-card>


<!-- 库链接 -->
<uni-card title="库链接">
  <!-- 通告栏 -->
  <uni-notice-bar text=
    "已实现的功能，相关的库、参考文献链接会备份在这里。"
  />

  <!-- 二级标题：迭代自适应加权惩罚最小二乘 -->
  <uni-section
    title="迭代自适应加权惩罚最小二乘 airPLS"
    type="circle"
    padding="0 1em"
  >
    <!-- 文字内容：库 -->
    <view><text>
      库链接：
    </text></view>
    <!-- 链接：库 -->
    <uni-link
      text="https://www.npmjs.com/package/ml-airpls"
      href="https://www.npmjs.com/package/ml-airpls"
      class="center" color="blue"
    />
    <!-- 文字内容：参考文献 -->
    <view><text>
      参考文献：
    </text></view>
    <!-- 链接：参考文献 -->
    <uni-link
      text="https://sci.bban.top/pdf/10.1039/B922045C.pdf"
      href="https://sci.bban.top/pdf/10.1039/B922045C.pdf"
      class="center" color="blue"
    />
  </uni-section>

  <!-- 二级标题：全波谱去卷积 -->
  <uni-section
    title="全波谱去卷积 GSD"
    type="circle"
    padding="0 1em"
  >
    <!-- 文字内容：库 -->
    <view><text>
      库链接：
    </text></view>
    <!-- 链接：库 -->
    <uni-link
      text="https://www.npmjs.com/package/ml-gsd"
      href="https://www.npmjs.com/package/ml-gsd"
      class="center" color="blue"
    />
    <!-- 文字内容：参考文献 -->
    <view><text>
      参考文献：
    </text></view>
    <!-- 链接：参考文献 -->
    <uni-link
      text="https://doi.org/10.3103/S0146411619050055"
      href="https://doi.org/10.3103/S0146411619050055"
      class="center" color="blue"
    />
  </uni-section>

</uni-card>

<!-- 页脚(下) -->
<footer-comp /></template>

<!-- 逻辑层 -->
<script setup>
// 从入口文件引入各类全局方法
import { goToPage } from "../../scripts/app_common.js"

</script>
